5. RESULTADOS E DISCUSSÃO
5.4. Detecção de áreas alteradas
0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00
30_09 01_11 03_12 01_01 02_02 06_03 07_04 09_05 10_06 12_07 13_08 14_09 16_10 17_11 19_12 17_01 18_02 22_03 23_04 25_05 26_06 28_07 29_08 30_09
solo sombra vegetação
0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00
30_09 01_11 03_12 01_01 02_02 06_03 07_04 09_05 10_06 12_07 13_08 14_09 16_10 17_11 19_12 17_01 18_02 22_03 23_04 25_05 26_06 28_07 29_08 30_09
solo sombra vegetação
(a) (b)
Figura 5.13 - Perfis temporais dos componentes solo, sombra e vegetação de uma amostra da classe Savana Arborizada (a) e Savana Parque (b). Os valores no eixo das abscissas correspondem às datas das imagens MODIS, setembro de 2000 a setembro de 2002, e no eixo das ordenadas aos valores da proporção das componentes.
alertas de desmatamentos, no bioma Amazônia, onde foi encontrado acerto de 64%
(corte raso), no ano de 2008. Dos erros, 32% corresponderam a áreas de floresta com degradação progressiva, sem ter chegado ao corte raso (INPE, 2009).
Os erros de classificação encontrados nos polígonos alterados foram discriminados podem ser observados na Tabela 5.6 e Figura 5.15.
Tabela 5.6 - Erros de classificação após validação, em números absolutos.
MODIS ETM+/Landsat-7 ° absoluto
Alterado Floresta 38
Erro de borda 26
Erro de interpretação 12
Alterado Savana 21
Erro de borda 7
Erro de interpretação 14
Figura 5.15 - Erros de classificação após validação, em porcentagem.
Após a validação, dos 59 polígonos de alertas classificados como não alterados, 38 destes foram obtidos em áreas de contato com áreas de Cerrado de formação florestal e 21 foram obtidos em áreas de Cerrado de formação savânica. Os erros foram divididos em duas classes: erro de borda e erro de interpretação.
Para as áreas de formação florestal foram 26 erros de borda. Uma vez que foi verificado que este erro não foi causado em função de erro posicional nem de registro, este fato pode ter acontecido pela saturação do pixel próximo às bordas na imagem fração. Outro motivo poderia estar ligado à origem do dado utilizado. O produto MOD13 é composto por imagens do produto MOD09, e este apresenta em seu Quality Assessment (QA), uma combinação em bits para designar a ocorrência de falha do detector. Quando isto
DAAC, 2009). Para uma área de cobertura vegetal homogênea as conseqüências seriam menores do que em áreas de cobertura heterogênea, como nas bordas de limites dos mosaicos de vegetação. Este tipo de erro foi encontrado nos estágios iniciais do Projeto DETER, onde os intérpretes inferiam que estas bordas seriam incrementos e depois, no processo de auditoria dos polígonos de alerta, estes acabavam sendo descartados (Camilo Rennó, 2009 – comunicação pessoal).
Nas áreas de formação savânica, os erros ocorreram em 21 polígonos, sendo que 14 destes foram correspondentes aos polígonos confundidos com formações mais abertas de vegetação. Outros sete erros foram em decorrência do erro de borda. Os erros aconteceram em maior parte em áreas de Cerrado com formações florestais, mas dever ser lembrado que neste trabalho a classe de vegetação Savana Arborizada foi classificada como uma classe de formação florestal devido à presença de espécies vegetacionais de porte arbustivo. A referida classe também apresenta extrato herbáceo, e isto poderia explicar a confusão na classificação dos polígonos.
Os polígonos alterados, validados através das imagens ETM+/Landsat-7, foram sobrepostos ao Mapa de Vegetação Potencial, desta forma foi possível estimar qual a formação vegetacional original de cada polígono delimitado (Tabela 5.7).
Tabela 5.7 – Polígonos detectados por classes de vegetação Classe ° polígonos Acertos Erros
Savana Arborizada 104 63 41
Contato (Sav.- Fl. Ombr) 32 21 11
Savana Parque 16 11 5
Outros¹ 6 4 2
TOTAL 158 99 59
¹outras classes: Contato Fl. Ombrófila - F. Estacional; Fl. Estacional; e Savana Florestada.
Para uma análise estatística da estimação da diferença entre as classes de vegetação foi realizado um teste Z para a estimação da diferença entre populações no aplicativo BioEstat 5.0. Este aplicativo realiza este cálculo desde que as amostras tenham valores npq, onde n é o tamanho da amostra, p é a probabilidade de sucesso e n é a probabilidade de não sucesso (q = 1-p), iguais ou superiores a cinco (5) e que os escores p estejam próximos de 0,5.
Foram selecionadas três classes para o cálculo da magnitude da diferença, Savana Arborizada, Contato (Savana- Floresta Ombrófila) e Savana Parque, pois estas foram as
classes com maior número de polígonos detectados. A comparação entre as classes Savana Arborizada e Savana Parque não pode ser realizada, pois as amostras destas populações apresentaram valor npq menor que cinco. Os resultados mostram que para 5% de significância não há evidências de que as proporções sejam diferentes, pois o zero encontra-se no intervalo de -0,240 e 0,139. Os valores da Tabela 5.7 indicam que a metodologia foi mais eficiente em áreas de Contato (Savana- Floresta Ombrófila) do que em áreas de Cerrado, 65,63% contra 60,58% (Figura 5.16).
Figura 5.16 – Porcentagem de acertos e de erros nas classes Contato (Savana- Floresta Ombrófila) e Savana Arborizada.
O resultado do cruzamento entre as duas informações mostrou que a classe Savana Arborizada, ou Campo Cerrado, apresentou o maior número de polígonos detectados (104) e também correspondeu pelos maiores números de acertos, 63 (60,58%), e erros, 41 (39,42%). Esta classe, por definição, apresenta características como a fisionomia graminóide contínua, sujeito ao fogo anual, e composição florística que se assemelha à composição da Savana Florestada, com plantas de estrutura lenhosa. Dessa forma, os acertos podem estar associados às áreas de maior estrutura lenhosa e os erros às áreas de gramíneas, onde pode ocorrer maior confusão com solo exposto na época seca. Por ser bem distribuída em toda área de estudo, a classe Savana Arborizada apresentou polígonos detectados em todas as mesorregiões, sendo elas: Norte (34,62%); Sudoeste (28,85%); Nordeste (27,88%); Sudoeste (4,81%); e Centro-Sul (3,85%).
As áreas de Floresta Ombrófila, em contato com a Savana, localizam-se preferencialmente no Norte do Estado do Mato Grosso, esta em contato com a Savana, apresentou 32 polígonos detectados, com porcentagem de acerto de 65%.
Percentualmente apresentou maior acerto do que a classe de savana arborizada, porém
não significativo. Dos polígonos detectados, 75% localizaram-se na mesorregião Norte e 18% na mesorregião Nordeste. A porcentagem de acerto nesta classe de vegetação pode ser explicada pelo dossel mais denso, e sendo assim as alterações seriam mais perceptíveis dado o contraste entre vegetação e solo exposto.
6. COCLUSÕES E RECOMEDAÇÕES
A principal meta deste trabalho foi a de avaliar a potencialidade dos dados orbitais MODIS para detecção de áreas alteradas, em função de atividades antrópicas, no bioma Cerrado. Para tanto análises acerca do processo histórico, como as análises das áreas alteradas em 1990 e 2001, do comportamento das principais classes de vegetação presentes na área de estudo, através da elaboração dos perfis temporais, e da detecção de polígonos de áreas alteradas foram realizadas, na área de estudo.
De acordo com os resultados da interpretação das cenas TM – ETM/Landsat, o crescimento estimado de áreas alteradas foi de 44,9% com média anual de 3.580,05 km². As áreas de Savana Arborizada, relevo plano e de Latossolos foram as áreas preferenciais na ocupação para atividades antrópicas, como pastagens e áreas de culturas agrícolas, sendo que a mesorregião Norte foi a mesorregião a que apresentou maior taxa de crescimento de áreas alteradas (60,9%). A análise das sete situações de Cerrado apresentadas mostrou a complexidade do bioma Cerrado, onde os tipos de uso do solo são influenciados pelo tipo de solo e também pelo tipo de geomorfologia (forma de relevo).
Nos perfis temporais os dados originados do MLME foram capazes de separar três tipos de vegetação: vegetação de classe antrópica (áreas de pastagens e de culturas agrícolas);
vegetação de Cerrado em formação florestal; e vegetação de Cerrado em formação savânica e, ou campestre, utilizando amostras. A escolha de um pixel representativo de cada classe (Savana Arborizada e Savana Parque) para a caracterização do perfil com mudança na cobertura vegetal não se mostrou eficiente, pois os valores apresentaram muitas oscilações e não foi possível detectar em qual composição ocorreu a retirada da vegetação natural de Cerrado.
Em relação às áreas detectadas, foi observado que para a realização de um monitoramento sistemático, deve-se primeiramente criar o mapa base das áreas alteradas (instante t0), evitando assim que a mesma área seja contabilizada como alteração em anos diferentes. A metodologia apresentou certa eficiência para áreas alteradas recentes e, por outro lado, mostrou-se menos eficiente para áreas alteradas mais antigas, devido à confusão destas com as formas savânicas de Cerrado. A detecção MODIS dos polígonos alterados foi coerente com as áreas alteradas verificadas com
imagens Landsat no intervalo de 1990 a 2001, no que tange à vegetação; ou seja, as classes com maior alteração no intervalo citado, como: Savana Arborizada, Contato (Savana- Floresta Ombrófila) e Savana Parque foram as classes com maior número de polígonos detectados via MODIS. A metodologia apresentou maior acerto percentual em áreas de Floresta Ombrófila do que em áreas de Cerrado, indicando ser mais eficiente em áreas de vegetação que apresentem dossel mais denso.
Para trabalhos futuros é sugerida a repetição da metodologia utilizando composições multitemporais, como os dados do produto MOD09 (composição de 8 dias ou dado diário), de forma que as alterações possam ser acompanhadas em um intervalo de tempo menor. Devem ser avaliados os erros de omissão, visto que os erros de inclusão já foram avaliados, visando responder, também, se o tamanho e o contexto dos polígonos influenciam nos erros de classificação. Também é sugerida a combinação de imagens-fração (solo, sombra e vegetação) de forma a melhorar o contraste entre solo e vegetação; e a utilização de classificadores não paramétricos, como classificadores por árvore de decisão e redes neurais.
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